深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 1226 篇文献，本页显示第 1101 - 1120 篇。
| 序号 | 推送日期 | 文章 | 类型 | 简述 | 创新点 | 不足 | 研究目的 | 研究对象 | 领域 | 病种 | 技术 | 模型 | 数据类型 | 样本量 | 算法框架 | 模型架构 | 性能指标 | 计算资源 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1101 | 2025-10-07 |
Diagnosis and typing of leukemia using a single peripheral blood cell through deep learning
2025-Feb, Cancer science
IF:4.5Q1
DOI:10.1111/cas.16374
PMID:39555724
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研究论文 | 本研究开发了一种基于深度学习的模型，能够通过单个外周血细胞图像实现白血病的诊断和分型 | 首次提出使用分割增强残差网络结合渐进多粒度训练方法，仅需单个外周血细胞即可完成白血病诊断和分型，避免了侵入性骨髓穿刺 | 模型在非APL病例中的召回率相对较低(74.63%)，样本量有限(237名患者) | 开发非侵入性的白血病诊断和分型方法 | 外周血细胞图像，包括五种良性白细胞和八种白血病细胞 | 数字病理学 | 白血病 | 细胞形态学分析 | CNN | 图像 | 237名患者的21,208张图像 | NA | 增强残差网络 | 精确率,召回率,F1分数 | NA |
| 1102 | 2025-10-07 |
Current status and future direction of cancer research using artificial intelligence for clinical application
2025-Feb, Cancer science
IF:4.5Q1
DOI:10.1111/cas.16395
PMID:39557634
|
综述 | 介绍基于人工智能的癌症研究现状，重点讨论临床应用视角下的挑战与未来方向 | 聚焦生成式AI技术在癌症研究中的最新进展，特别关注AI医疗软件设备的监管审批现状 | NA | 促进利用有效AI技术的癌症研究发展 | 人工智能在癌症研究中的应用 | 机器学习 | 癌症 | 深度学习 | NA | 大数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1103 | 2025-10-07 |
Artificial Intelligence In Health And Health Care: Priorities For Action
2025-Feb, Health affairs (Project Hope)
DOI:10.1377/hlthaff.2024.01003
PMID:39841940
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评论 | 本文阐述了在医疗健康领域应用人工智能的优先行动方向，重点关注安全性、有效性和公平性 | 提出了医疗AI发展的四个战略重点领域，为2025年总统政府提供政策指导 | NA | 为医疗健康领域人工智能的安全有效应用提供战略指导 | 医疗健康领域的人工智能应用 | 机器学习 | NA | 深度学习，生成式AI | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1104 | 2025-10-07 |
Informatics strategies for early detection and risk mitigation in pancreatic cancer patients
2025-Feb, Neoplasia (New York, N.Y.)
DOI:10.1016/j.neo.2025.101129
PMID:39842383
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综述 | 全面概述胰腺癌筛查、诊断和早期检测的现状，重点关注高危人群筛查策略和新兴检测技术 | 强调人工智能驱动方法在早期检测中的潜力，整合液体活检技术和传统诊断方法 | 主要基于现有文献综述，缺乏原始实验数据验证 | 改善胰腺癌早期检测和风险缓解策略 | 胰腺癌高危人群，特别是有家族遗传倾向和基因突变（BRCA1、BRCA2、PALB2）的个体 | 数字病理 | 胰腺癌 | 内镜超声（EUS）、对比增强谐波成像（CEH-EUS）、液体活检、循环肿瘤DNA（ctDNA）分析 | 深度学习 | 医学影像、生物标志物数据、基因数据 | NA | NA | NA | 灵敏度 | NA |
| 1105 | 2025-10-07 |
Deep learning methods for proteome-scale interaction prediction
2025-Feb, Current opinion in structural biology
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.sbi.2024.102981
PMID:39848140
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综述 | 本文综述了深度学习在蛋白质组规模相互作用预测中的最新进展与应用 | 系统总结基于结构的深度学习方法在克服当前预测局限性方面的潜力 | 数据质量和验证偏差等挑战仍然存在 | 推动蛋白质相互作用预测以促进生物学研究和药物发现 | 蛋白质-蛋白质和蛋白质-配体相互作用 | 机器学习 | NA | 深度学习 | NA | 蛋白质相互作用数据、结构信息 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1106 | 2025-10-07 |
Challenges and compromises: Predicting unbound antibody structures with deep learning
2025-Feb, Current opinion in structural biology
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.sbi.2025.102983
PMID:39862761
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研究论文 | 本文探讨了利用深度学习预测未结合抗体结构的挑战与折衷方案 | 提出生成模型可能解决未结合抗体结构预测中的构象异质性挑战 | 结构数据偏向抗体-抗原复合物导致类别不平衡，可能限制模型对未结合形式的泛化能力 | 改进未结合抗体结构的预测方法以优化抗体开发流程 | 治疗性抗体及其未结合形式的结构 | 机器学习 | NA | 深度学习 | 生成模型 | 结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1107 | 2025-10-07 |
Development and evaluation of a deep learning model to reduce exomass-related metal artefacts in cone-beam CT: an ex vivo study using porcine mandibles
2025-Feb-01, Dento maxillo facial radiology
DOI:10.1093/dmfr/twae062
PMID:39589904
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研究论文 | 开发并评估用于减少锥形束CT中外源性金属伪影的深度学习模型 | 首次使用条件去噪扩散概率模型校正锥形束CT中的外源性金属伪影 | 仅使用猪下颌骨进行体外研究，样本量较小 | 减少锥形束CT中外源性金属植入物引起的伪影 | 猪下颌骨及钛、钛锆、氧化锆牙科种植体 | 医学影像处理 | 口腔疾病 | 锥形束CT扫描 | 条件去噪扩散概率模型 | CT影像 | 5个猪下颌骨，每个含6个放射不透明溶液管，最多植入3个种植体 | 深度学习 | 条件去噪扩散概率模型 | 对比噪声比, 图像质量评分 | NA |
| 1108 | 2025-02-05 |
HEDDI-Net: heterogeneous network embedding for drug-disease association prediction and drug repurposing, with application to Alzheimer's disease
2025-Feb-01, Journal of translational medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1186/s12967-024-05938-6
PMID:39891114
|
研究论文 | 本文介绍了一种名为HEDDI-Net的异质网络嵌入架构，用于预测药物-疾病关联和药物再利用，特别是在阿尔茨海默病中的应用 | HEDDI-Net能够直接应用于新的疾病和药物，无需重新训练，这是大多数基于GCN的方法所不具备的。此外，HEDDI-Net提供了详细的亲和力模式，有助于理解候选药物的生理效应 | 尽管HEDDI-Net在预测药物-疾病关联方面表现出色，但其在稀疏网络中的表现仍需进一步验证 | 开发一种能够准确预测药物-疾病关联并保持生物机制可解释性的方法，以支持药物再利用 | 药物和疾病，特别是阿尔茨海默病 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 图神经网络（GCN）和浅层学习技术 | 多层感知机（MLP） | 网络数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1109 | 2025-02-05 |
Predicting carbon dioxide emissions using deep learning and Ninja metaheuristic optimization algorithm
2025-Feb-01, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-025-86251-0
PMID:39893234
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习和Ninja元启发式优化算法的高精度预测二氧化碳排放的新方法 | 使用DPRNNs模型结合NiOA优化算法，能够有效捕捉数据中的短期和长期时间依赖性，并通过PCA和BSS技术进行数据预处理以提高预测精度 | 研究仅针对二氧化碳排放，未涵盖其他温室气体，且未实现实时跟踪 | 开发一种高精度的二氧化碳排放预测方法 | 二氧化碳排放数据 | 机器学习 | NA | PCA, BSS, NiOA | DPRNNs | 时间序列数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1110 | 2025-02-05 |
Observational study of sudden cardiac arrest risk (OSCAR): Rationale and design of an electronic health records cohort
2025-Feb, International journal of cardiology. Heart & vasculature
DOI:10.1016/j.ijcha.2025.101614
PMID:39897418
|
研究论文 | 本文描述了基于电子健康记录（EHR）的队列研究OSCAR，旨在评估心脏骤停（SCA）的预测因素 | 利用电子健康记录（EHR）和人工智能技术（如自然语言处理和深度学习）来定义患者表型，并结合生物统计学和机器学习方法进行分析 | 研究依赖于电子健康记录的数据质量，可能存在数据缺失或不准确的问题 | 评估心脏骤停（SCA）的预测因素，改进风险预测模型 | 洛杉矶县居民，特别是那些在Cedars-Sinai健康系统（CSHS）接受常规医疗的患者 | 机器学习 | 心血管疾病 | 自然语言处理，深度学习 | NA | 电子健康记录（EHR） | 379,833名洛杉矶县居民 | NA | NA | NA | NA |
| 1111 | 2025-10-07 |
Brain tumor detection and segmentation using deep learning
2025-Feb, Magma (New York, N.Y.)
DOI:10.1007/s10334-024-01203-5
PMID:39231857
|
研究论文 | 本研究比较了不同目标检测算法在脑肿瘤检测中的性能，并提出将最佳检测网络与2D U-Net结合用于肿瘤分割 | 首次系统比较Faster R-CNN、YOLO和SSD在脑肿瘤检测中的性能，并提出YOLOv5与2D U-Net级联的新方法 | 研究主要基于特定数据集（BTF和BRATS 2018），在其他数据集上的泛化能力有待验证 | 开发准确的脑肿瘤检测、分类和分割方法 | 脑肿瘤MRI图像 | 计算机视觉 | 脑肿瘤 | MRI | CNN | 医学图像 | BTF数据集和BRATS 2018数据集 | NA | Faster R-CNN, YOLOv5, SSD, 2D U-Net, Mask R-CNN | mAP, DSC | NA |
| 1112 | 2025-02-04 |
A comprehensive review on early detection of drusen patterns in age-related macular degeneration using deep learning models
2025-Feb, Photodiagnosis and photodynamic therapy
IF:3.1Q2
DOI:10.1016/j.pdpdt.2024.104454
PMID:39716627
|
综述 | 本文综述了使用深度学习模型早期检测年龄相关性黄斑变性（AMD）中玻璃膜疣模式的全面研究 | 提出了一种基于深度学习的模型，通过结合局部和全局知识来优化AMD早期阶段的玻璃膜疣检测 | 现有模型由于眼底图像分辨率问题，难以准确预测玻璃膜疣区域 | 研究目的是通过深度学习技术早期检测AMD中的玻璃膜疣模式 | 研究对象是年龄相关性黄斑变性（AMD）患者的眼底图像 | 计算机视觉 | 老年疾病 | 深度学习 | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1113 | 2025-02-04 |
Multi-Dimensional Features Extraction for Voice Pathology Detection Based on Deep Learning Methods
2025-Feb-01, Journal of voice : official journal of the Voice Foundation
IF:2.5Q1
DOI:10.1016/j.jvoice.2024.12.048
PMID:39894721
|
研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的多维特征提取方法，用于语音病理检测 | 提出了一种结合Gammatonegram特征与TKEO Scalogram特征的特征提取方案，命名为CGT Scalogram | NA | 提高语音病理检测的准确性 | 健康语音与病理语音 | 自然语言处理 | 语音障碍 | 深度学习 | ResNet | 语音信号 | Saarbrucken语音数据库 | NA | NA | NA | NA |
| 1114 | 2025-02-04 |
Enhancing feature-aided data association tracking in passive sonar arrays: An advanced Siamese network approach
2025-Feb-01, The Journal of the Acoustical Society of America
IF:2.1Q1
DOI:10.1121/10.0035577
PMID:39898705
|
研究论文 | 本文提出了一种基于Siamese网络的高级网络BiChannel-SiamDinoNet，用于改进被动声纳阵列中的特征辅助数据关联跟踪方法 | 提出了BiChannel-SiamDinoNet网络，结合Siamese网络和联合概率数据关联框架，通过声学目标的特征结构形成嵌入空间，使系统对变化更加鲁棒，并能有效区分测量和目标之间的差异 | 未提及具体局限性 | 改进被动声纳阵列中的多目标跟踪方法，提高在复杂海洋场景中的性能 | 被动声纳阵列中的多目标跟踪 | 机器学习 | NA | 深度学习 | Siamese网络 | 声学信号 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 1115 | 2025-02-03 |
Hybrid deep learning based stroke detection using CT images with routing in an IoT environment
2025-Feb-01, Network (Bristol, England)
DOI:10.1080/0954898X.2025.2452280
PMID:39893512
|
研究论文 | 本文提出了一种基于混合深度学习的CT图像中风检测方法，结合物联网技术进行数据传输 | 提出了一种新的Jaccard_Residual SqueezeNet模型，用于从CT图像中预测中风，并结合物联网技术进行数据传输 | 未提及具体的研究局限性 | 提高中风病变的早期检测和准确分割，以改善治疗效果和减少长期残疾 | CT图像中的中风病变 | 计算机视觉 | 中风 | CT成像 | Jaccard_Residual SqueezeNet | 图像 | 未提及具体样本数量 | NA | NA | NA | NA |
| 1116 | 2025-10-07 |
Deep learning and optimization enabled multi-objective for task scheduling in cloud computing
2025-Feb, Network (Bristol, England)
DOI:10.1080/0954898X.2024.2391395
PMID:39163538
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研究论文 | 提出一种结合多目标优化和深度学习模型的云计算任务调度方法 | 提出混合分数火烈鸟甲虫优化算法(FFBO)和深度前馈神经网络融合长短期记忆网络(DFNN-LSTM)的新型任务调度模型 | NA | 优化云计算环境中的任务调度性能 | 云计算任务调度 | 机器学习 | NA | 深度学习 | DRN, DFNN, LSTM | 任务参数和虚拟机参数 | NA | NA | 深度残差网络, 深度前馈神经网络, 长短期记忆网络 | 完工时间, 能耗, 资源利用率 | NA |
| 1117 | 2025-10-07 |
Optimized deep maxout for crowd anomaly detection: A hybrid optimization-based model
2025-Feb, Network (Bristol, England)
DOI:10.1080/0954898X.2024.2392772
PMID:39302211
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研究论文 | 提出一种基于混合优化的深度maxout网络用于人群异常检测 | 结合视觉注意力检测与优化的深度maxout网络，并采用新型BRCASO算法进行权重优化 | NA | 开发高效的人群异常检测方法 | 监控视频中的人群行为 | 计算机视觉 | NA | NA | 深度maxout网络 | 视频 | NA | Python | 优化深度maxout网络 | 检测准确率 | NA |
| 1118 | 2025-10-07 |
Preparing for downstream tasks in artificial intelligence for dental radiology: a baseline performance comparison of deep learning models
2025-Feb-01, Dento maxillo facial radiology
DOI:10.1093/dmfr/twae056
PMID:39563402
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研究论文 | 比较卷积神经网络、视觉变换器和门控多层感知器在牙科放射影像分类任务中的性能表现 | 首次在牙科放射学领域系统比较CNN、ViT和gMLP三种深度学习架构的性能 | 研究仅使用回顾性收集的二维锥形束CT图像数据 | 评估不同深度学习模型在牙科放射影像分类任务中的表现 | 牙科结构放射影像，包括上颌窦、切牙、颏孔和下颌第三磨牙与下牙槽神经管的位置关系 | 计算机视觉 | 牙科疾病 | 锥形束计算机断层扫描 | CNN, ViT, gMLP | 图像 | NA | NA | 卷积神经网络, 视觉变换器, 门控多层感知器 | 灵敏度, 特异度, 精确度, 准确率, F1分数, AUC-ROC曲线, 精确率-召回率曲线 | NA |
| 1119 | 2025-10-07 |
On-chip deep residual photonic neural networks using optical-electrical shortcut connections
2025-Feb-01, Optics letters
IF:3.1Q2
DOI:10.1364/OL.549158
PMID:39888773
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研究论文 | 提出一种采用光电快捷连接的片上深度残差光子神经网络架构，解决深度光子神经网络训练中的梯度消失和爆炸问题 | 首次在片上光子神经网络中引入光电快捷连接机制，通过功率分配器、波长解复用器和光电探测器直接连接光学权重层的输入输出 | NA | 解决深度光子神经网络训练中的梯度问题，提升网络性能 | 片上光子神经网络 | 机器学习 | NA | 光电混合计算 | 残差神经网络 | 图像数据 | CIFAR-10和CIFAR-100数据集 | NA | Res-PNN | 分类准确率 | NA |
| 1120 | 2024-11-24 |
[Ecological sustainability of deep learning in pathology : A modeling study]
2025-Feb, Pathologie (Heidelberg, Germany)
DOI:10.1007/s00292-024-01382-x
PMID:39578266
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NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |